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丰田发布七款机器人助力东京奥运会

2020年奥运会将会在日本首都东京举行，日本汽车工业上下都憋住了劲头，决定要在这个令人瞩目的体育竞技场，展示日本汽车工业的尖端技术，包括自动驾驶汽车和氢燃料电池汽车等。但是，作为2020东京奥运会主赞助商的丰田汽车，想要展示的可不仅仅是汽车技术了。为了迎接明年的东京奥运会和残奥会的到来，丰田准备了一系列的机器人，并且在北京时间7月22日进行了统一的展示。丰田一次性发布了七款机器人设备，比任何一次丰田新车型发布会都要多，七款机器人分别是机器人助手、吉祥物机器人、T-HR3仿真机器人、T-TR1通讯机器人、微信自动驾驶汽车等。机器人助手包括了三款机器人，两款是人类支持机器人（HSR：Human Support Robot）、一款是交付支持机器人（DSR：Delivery Support Robot）。其中一款HSR配备了一个机器人手臂，通过协同工作，机器人手臂既可以抓取高处的物体，也可以拾取位于地面的物体。另一款HSR则是向导机器人，安装在轮子上的显示屏，可以向观众指示体育馆的出入口，或者是指示场内的各种设施。至于DSR，则可以认为是送货机器人，有点类似Nuro等自动驾驶初创公司努力的方向之一，DSR就是一个移动的杂货柜，可以提零食、饮料、纪念品等。通过智能手机APP，可以召唤DSR送货。值得一提的是，顾客除了可以召唤DSR送货外，还可以命令HSR将货物送到顾客手里。丰田展示了的吉祥物机器人，包括了男性形象和女性形象，名字分别是Miraitowa和Someity，其眼睛被设计为星星和心，分别是蓝色和粉色。按照丰田的说法，吉祥物机器人可以和人类进行互动交流，并且可以作为场地的人员，包括迎宾和演艺人员，因为吉祥物机器人是四肢机器人。吉祥物是奥运会的例行形象设计，丰田将吉祥物设计成可以交流的机器人，这也算是开了历史的先河，或许能够创下奥运吉祥物的销售记录，因为丰田表示，正在研发可以控制的吉祥物机器人。和吉祥物机器人一样，T-HR3也是四肢机器人，该机器人在“可爱”上要比吉祥物机器人少得多，但是清晰度方面有巨大的潜力，还旨在为游戏提供远程体验，并且可以实时重现吉祥物机器人的动作。丰田表示，T-HR3采用虚拟现实技术，可以将来自远程位置的图像和声音，传回到奥运会的场馆内，作为奥运球迷在场外的远程呈现机器人，并且反映他们的动作，甚至可以与运动员或者其他人交谈。本文来自车智，本文作为转载分享。

时间：2020-05-28 关键词：丰田机器人自动驾驶
L2级的自动驾驶会让驾驶更加的轻松吗

造车“新势力”的“智能攻势”越来越猛，传统汽车厂商纷纷跟进，L2的技术几乎成为了中高端市场的标配，甚至将触角下沉到了低价车市场。人类自动驾驶剧集的进度条，现在到底进展到哪一步了？距离最终剧集的完结，到底还有多久？如果是谷歌等科技企业的测试车辆，可能在对外放卫星的时候他们可以大言不惭地说：我们的自动驾驶测试车辆已经达到了最高级别，毕竟根据waymo最新的数据，车辆跑1.8万公里才需要人干预一次——谁能一口气开一万多公里？如果是特斯拉、奥迪这些厂商的高级别车型，比如A8，他们也可以骄傲地说：我开车，你放心！毕竟在高速上双手脱离方向盘然后呼呼大睡的特斯拉司机们时不时就会刷一波存在感。但以上二者要么卖不了，要么就是极少数人在极端情况下的奢侈品，显然不能代表最广大人民群众的需求。而车厂们也对此心知肚明，但又总想暗搓搓地在卖车的时候和自动驾驶沾点亲带点故，于是在完全的自动驾驶来临之前，一段不长不短的过渡期水到渠成。比如今年自动驾驶产业就表现出了一个很明显的风向，L2级别的自动驾驶技术开始大规模商用。造车“新势力”的“智能攻势”越来越猛，传统汽车厂商纷纷跟进，L2的技术几乎成为了中高端市场的标配，甚至将触角下沉到了低价车市场，比如吉利缤瑞，10万块就能买到自动驾驶系统、车道偏离辅助等以前中高端汽车的配置。这是不是意味着L2全面铺开，L3就在前方，L4摩拳擦掌，L5全自动驾驶已经胜利在望了？要回答这个问题，也许我们需要从对L2级别自动驾驶技术进行一次全面的解剖开始。 L2到底是什么？其实准确来说，L2级别并不能被称为自动驾驶，而是辅助驾驶;搭载了其技术的汽车也往往被称为“智能汽车”。根据SAE（美国汽车工程师协会）关于汽车自动化层级的定义，汽车的自动驾驶技术被分为六个等级（L0-L5），L0由驾驶员完全掌控车辆，L1中车辆可以对方向盘或者加减速当中的一项提供支持，比如自动巡航，主要提供的是驾驶支持;L2则是车辆的部分自动化，是对L1的进一步升级，比如可以同时在干预方向盘的时候进行减速等;从L3级别开始，无人驾驶系统已经可以完成所有的驾驶操作，从L3-L5，根据对人类驾驶员的需求不同，自动驾驶的程度也逐渐升高。也就是说，从L3开始，才可以被称为自动驾驶汽车。那么，具体来说，L2对消费者来说有哪些价值呢？我们可以先看一下SAE对L2的分级标准：通过驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供支持，其余由人类操作。而具体的产业应用当中，则表现得更加广泛，比如今年被L2广告撑起来的汽车所搭载的技术能力，我们可以稍微列举几例。车道偏离辅助系统。车道偏离辅助系统是基于ACC自适应巡航系统的，包括并线辅助和车道偏离预警。该系统的主要硬件是车辆左右两侧的雷达和摄像头，通过采集车辆周围的汽车、标线等数据，来对汽车并线进行安全防范和车道偏离进行预警; 同时，根据系统功能的不同，有的车道偏离系统在预警发出一定的时间内，如果驾驶员未采取操作，系统将会自动给方向盘提供转向助力，令车辆回归到正常行驶轨迹上来，比如吉利缤瑞。城市预碰撞系统。在较低车速的情况下（通常在30km/h），通过雷达和摄像头的结合，一旦系统发现行人突然横穿马路或有车辆突然出现，系统可以即使进行行人、车辆识别，对驾驶员发出预警信息，必要的情况下将自动采取紧急制动。在交通拥堵情况比较紧张的中国，这项技术还是很实用的。弯道巡航辅助。车辆在驶入弯道之后，如果车速过高，系统将会适当降低车速以保证行车安全。弯道巡航辅助并不是一项很新的技术，早在2017年丰田酷路泽4000就已搭载，在长城汽车WEY VV5、宝骏RS-5等车型也可以看到它的影子。其他还有比较常规的ACC自适应巡航系统、远近光灯预警、安全距离预警、倒车辅助系统等等。可以这么说，L2级别自动驾驶技术的出现，接管了车主一部分眼睛和脚的任务，做出提醒交由车主决策，甚至一定情况下可以有限地代替车主做出操作。听起来，L2让驾驶更轻松了？准备买低端L2车型？请防止引起不适 L2到底能不能让驾驶更轻松，不是分级标准决定的，也不是厂商停留在广告宣传的诱人字眼上，而是取决于从行业标准到技术实质再到产品性能体验的产业链条的完整程度。首先，从定义上来说，关于L2SAE只给出了一个宽泛的分级标准，至于什么样的车才是真正的L2级别自动驾驶，应该具备哪些基本功能，行业其实是缺乏统一的。比如我们上文提到的几种驾驶辅助系统，不同的车型配置了其中的一项或者几项产品，或简或丰，但都对外声称是具备L2级别自动驾驶能力的智能汽车。这就像是给信息流加个算法推荐就说是人工智能，显然是很难服众。其次，L2提供的技术能力无法对司机形成刚性吸引。车厂标榜的这些L2级别自动驾驶技术所提供的技术，往往很难被消费者感受得到。对L2来说，其所提供的帮助大多是人类司机在考科目一时候的必答题，比如并线要观察车辆、直线行驶保持车道位置等等。而这些“必答题”往往融化于司机开车的日常习惯，当习惯与技术重叠，那么除了带来一时的新鲜感之外，司机很难感受到它的便利之处。相反，以中国的交通现状而言，比如防碰撞预警，很可能会频繁作响，不适时或非必要的提醒，大概率会扰乱司机开车的正常进行。以现在比较普遍的车载雷达为例，虽然很多人觉得它对视觉盲区的判断很有用，但也有一部分车主对“滴滴滴”的声音表示厌烦。所以，对老司机而言，更注重的还是车辆的操控、动力等性能;而这些汽车上的“新玩意儿”，更多的还是吸引即将拥有人生中第一辆车的年轻人，从而成为车企高大上的溢价工具。最后，定义的宽泛直接导致就是产品技术品质的不一。由于缺乏统一的标准，可以导致两个结果。第一，门槛较低或者无门槛，因此不需要大量而长期的技术研发，产品的成本因而低廉。这也是L2能够很快加载在低端车型身上的原因之一。而车辆创新研发往往需要经历一个较长的周期，L2刚提出不久，即有大量车企上马，可想而知其成本有多低。第二，既然成本较低，那么也就意味着技术本身性能的有限性，供应商也就可以非常多样化。国内车企吉利、长城、上汽、长安等等都已经推出了自己的L2车型，但几乎不存在技术供应商的重叠。到底L2自动驾驶技术哪家强？我们确实不得而知。或许我们可以简单粗暴地说：如果L2技术搭载在中高端车型，或许我们还可以相信其具有一定的产品质量;但是如果在10万元左右买个声称能实现完全的L2级别自动驾驶，那还是洗洗睡吧。噱头大于实质，不敢说所有的车企都是如此，但至少对于低端车型而言，如果使用它的L2，可能会引起车主的极度不适。通向L3之路，L2应该做些什么？但不管怎么说，L2已经在众多车企的簇拥下大举进入了产业并在快速实现落地的过程中。尽管它存在着很多问题，但并不意味着一定要回炉重造，毕竟势不可逆，L2到了，L3已经在路上。在汽车自动驾驶进步的过程中，L2的根基如果打不牢，可能后面的影响将是连环式的。那么，已经进入市场的L2自动驾驶应该做些什么？或许应该从以下几个方面进行考虑。 1、建立行业规范和评测方案，增强这一领域的曝光度，面向消费者普及自己付费的技术到底是什么。遥想智能手机当年，安卓机刚刚进入市场，众多消费者根本不了解它是什么，买手机的时候所有的信息仅限于这款手机的配置是什么：屏幕多细、像素多高、内存多大……但终究是没有比较。后来以安兔兔为代表的各种手机跑分排行开始出现，逐渐左右了人们的购机意向：手机怎么样？不服跑个分！直到现在，跑分仍然是新芯片出炉的第一炫耀资本。那么，在L2标准模糊、定义未定的秦光霞，建立一套行业规范和评测方案就显得很有必要了。至少而言，消费者在购车的时候可以有一定的参考依据，而非听那些其实自己也不懂的销售人员忽悠，让行业更加透明和理性。同时，行业规范和评测标准也将倒闭车企进一步改进自己的技术。 2、从宽泛的L2自动动驾驶话术中走出来，带给用户实质的具体技术。现在市场的普遍情况就是，消费者到店里选车，销售连珠带炮似的把车型所谓的L2技术介绍出来，显得非常高大上，让消费者感觉自己买了这辆车就是走在了时代的前沿、买到就是赚到。但具体每一项技术的作用到底是什么、在什么场景下有实际的效果、它所能用到的频次几何，其实都是非常模糊的。很多车主都表示，买车的时候选了高配，但开车的时候几乎很多功能知道换车也没用过或者根本不知道，这也成为了一部分人“买车就买低配车”的心理由来。其实是技术无用吗？当然不是，技术总是有用的，我们缺乏的是对技术的理解。车厂不知道怎么普及、销售不知道如何解释、消费者不知道如何去用，那这一技术研发的意义是什么呢？ 3、主流车厂和科技巨头积极合作，推动更有实际意义的自动驾驶技术进入商用化，避免用户对自动驾驶技术失去耐心。自动驾驶时代，我们需要明确的是，汽车不单纯是一件工业产品，更是一件科技产品。因此，用传统汽车制造思维去改造和升级，其实是一个不太的方向。对车企而言，对技术保持足够的耐心和敬畏，选择具有强大实力的科技巨头进行合作，是较为明智之选。这样一方面可以弥补传统车企科技研发方面的不足，另一方面可以让增加纯正的自动驾驶技术进入汽车，让消费者扎扎实实地感受到自动驾驶带来的驾驶愉悦感，从而对技术保持着耐心和希望。总之，目前自动驾驶的路径正在沿着分级标准一步一步地往上走，每一个技术阶段都是上一次的传承延续和下一次的基础设施。浮躁和冒进虽要不得但必然会有，但如何将其变成技术进程中的小小障碍而非主要矛盾，对L2来说需要认真对待，对整个自动驾驶发展而言，亦是如此。

时间：2020-05-28 关键词：自动驾驶
未来的自动驾驶和道路你怎样看待

布满传感器的自动驾驶汽车开启全新的共乘模式，配合智能交通管制系统，将彻底改变城市的运输型态，成为没有红绿灯与不需要停车位的快乐天地。汽车与城市之间的关系，可说是剪不断、理还乱。今天道路交通越来越拥挤、空气污染也越来越严重，不禁让人怀疑两者已难以共存。但在20世纪的城市规划中，汽车留下了不可磨灭的印记。就像瑞士裔建筑师科比意（Le Corbusier）在1925年的开创性著作《规划明日之城》（The City of Tomorrow and Its Planning）中所宣称：“汽车已完全颠覆过去城市规划的概念。” 近100年后，我们又处在类似的转折点。首先，城市的运输需求预估在2050年将成长两倍，换句话说，道路的运输效能也必须加倍，才能让交通堵塞的状况维持在目前（已经很糟糕的）水平。其次，由于信息与通讯科技、机器人与人工智能（AI）的快速整合，汽车、公交车与其他型式的交通工具正经历重大转型，将再次彻底改变城市的面貌。自动驾驶汽车带来转机自动驾驶汽车是这场革命的先锋。近几十年，汽车已从福特（Henry Ford）时代的机械系统，变成名副其实装有轮子的计算机。现在一般汽车都配备大量传感器来搜集内部与外界资料，以协助改善行车安全与驾驶效率。从Google分家的Waymo、通用汽车公司收购的Cruise、优步（Uber）收购的Otto、Zoox和nuTonomy等新创公司都在进行测试，汽车在加装传感器后就像拥有人眼一样能“看见”路况。把这些信息输入车载的AI系统，汽车变身成自动驾驶汽车，能在繁忙的交通路况中自动行驶，无须人类介入。自动驾驶汽车将让我们腾出每天的开车时间，同时让道路更安全。它将带来难以预料的转变，全面改写城市的交通规则。一方面，我们预期更多人将开始共享汽车，自动车整天一趟接一趟载送不同乘客;果真如此，城市只需要目前汽车数量的一小部份。但另一方面，情况或许不如想象的那么美好;汽车共享服务公司Zipcar的共同创办人、前执行官蔡斯（Robin Chase）曾写道：“无人驾驶的殭尸汽车将塞满城市与道路。”她预言职业驾驶人将会失业，交通基础建设的收益降低，同时也面临一场充斥污染、堵塞与社会动荡的噩梦。未来将变成科技的天堂？或是反乌托邦的噩梦？想解决这个问题，我们必须深入探讨自动驾驶汽车如何改变城市的面貌及运输模式。共享经济，减少汽车数量一辆汽车平均有96%的时间闲置，因此是共享经济的最佳选项，并具有舒缓交通堵塞的巨大潜力。Zipcar与car2go等汽车共享系统，已大幅降低市区内的车辆总数。研究人员估计，每一辆共享汽车能减少道路上9~13辆私人汽车。目前还处于实验阶段的自动驾驶汽车，预估在逐渐扩大市占率后，优势将呈指数成长，私人与大众运输的分界变得模糊。“你的”汽车载你上班后，不必闲置在停车场，而能自行返回接送你的家人、邻居或社群媒体上的任何人。结果是，每辆汽车的使用时间将从每天一小时增加为24小时。我们在美国麻省理工学院（MIT）的同事最近发表论文指出，以新加坡为例（全球第一座开放大众搭乘自动驾驶车队的城市），只需要目前汽车数量的30%，便能满足运输需求。除了汽车共享外，自动车也能开启全新的共乘模式。Via、uberPOOL与Lyft Line这类应用程序，已提供不同人共乘同一辆车的服务，以降低营运成本与个别费用。自动驾驶汽车能进一步提高共乘率，因为所有行程都能在在线管理。根据我们在MIT感应型城市实验室的分析，在城市内车辆共乘的潜力非常显著。以美国纽约市为例，便非常适合车辆共乘。我们实验室的“轮圈盖计划”从市区内1万3500辆领有执照的出租车，搜集1亿7000万趟行程中接送地点的全球定位系统（GPS）坐标与对应的时间。接着我们发展一套数学模型，评估共乘对这些行程的潜在影响。这项计划引入“共享网络”的概念，使车辆共乘的机会达到最高。量化结果显示，共享出租车能让车辆总数减少40%，而且极少延误旅客时间。进一步研究显示，旧金山、奥地利维也纳与新加坡等城市，都因为车辆共乘而获益。一旦结合汽车共享与共乘，城市或许只需要目前汽车数量的20%便能满足市民运输需求。当然这只是理论数值，在现实生活中，还得看人们对于共乘和自动驾驶技术的接受度。但只要汽车数量减少，势必能节省建设或维护交通基础设施的成本与资源。而且汽车数量越少，道路越不容易堵塞，不仅缩短了交通时间，也降低对环境的冲击。

时间：2020-05-28 关键词：物联网传感器自动驾驶
自动驾驶会改变人类哪些

变革式创新总是会重塑社会，然而很少有创新能像无人驾驶车这样将人们生活产生巨大的影响。其中改变包含： 1、拥有汽车时代结束，交通即服务（Transportation as a Service）是趋势在美国，大约有2.53亿辆汽车和卡车，它们95%的时间都待在停车场。这种情况对于颠覆者就是存在着巨大的商机，这也是为什么像Lyft、Uber或Waymo往无人驾驶车领域投入数以百万美元资金的主因。这些公司认为汽车可以转变成共有资产，而不再是一个人完全拥有一辆汽车。一旦汽车拥有率下降，这对于汽车工业、保险业和整个社会产生深远的影响。 2、卡车运输业也将受到冲击人们很可能会将完全自动驾驶的车辆用在递送货物的卡车运输业。如此网络的经纪人开始崛起，例如：Uber Freight。而在自动化和可实时获得数据的支持下，无人驾驶车辆将进一步加速卡车“经纪人”的兴起。一旦无人驾驶的卡车运输可以全天候运行，那么企业就能够更快速地运送产品到目的地。无人卡车可以透过天气、交通和道路状况的实时数据优化卡车的路线、速度和燃料效率。这对于仓库需求下降，货物只需要储存在卡车里，一直到目的地。由于大公司拥有规模经济，因此无人驾驶卡车的出现，给大公司带来购并的机会，或者有许多小公司被迫退出这行业。这就也可能会颠覆美国经济的一个重要组成部分。 3、无人驾驶车将在亚洲大城市先出现第一辆全自动驾驶车很可能会在2025年出现。到时候，汽车逐步成为共有资源，私人拥有汽车的情况逐步下降，这也将减少交通雍塞的情况。此外，车与车之间的沟通透过人工智能与5G模式，将使无人驾驶车在行驶路上变得更为紧密，车道也会变得更狭窄，而交通变得更流畅。这可能会改变城市基础设施的设计和管理模式。最可能发生这一模式的地区或国家，将是中国的大城市（或者是新加坡）。因为人口密集，拥有车辆的人少，比起欧美来说，中国似乎更适合完全自动驾驶车的存在。 4、安全与监管问题可能是障碍即使无人驾驶车肇事率低于人类司机，但是一旦发生无人驾驶之死亡车祸事件，这将减缓全自动驾驶汽车的普及。另一个影响无人驾驶车采用的障碍是网络安全。但是最大的障碍可能是监管方面的隐忧。因为有些监管机构对无人驾驶车会改善交通的说法持怀疑态度。 5、将改变城市空间样貌由于，共享汽车概念将改变汽车公共停车场的功能性及空间设计，大楼及住宅附设停车空间可能大幅减少。

时间：2020-05-28 关键词：自动驾驶
如何通过ZWS-CAN智慧云提高自动驾驶安全性？

聚焦深度转型汽车行业，我们可以将自动驾驶车当作一个“拥有人类眼睛的智能轮式机器人”，可以识别周边的车辆、故障、行人等情况，并对此作出精准的行为。不难知道，自动驾驶依赖于了人工智能AI、传感器、大数据、5G等技术领域，幸运的是，自动驾驶站在这些技术的交汇处。 ▌自动驾驶如何步入“快车道”？自动驾驶为何会随着新基建带来的能量一起爆发，关键还是由自动驾驶的核心技术决定的。自动驾驶实际上包含了三个问题：一是我在哪儿？二是我要去哪儿？三是我要怎么去那儿？只有完美的解决这个三问题才能算是真正的自动驾驶，这其中包含的技术模块如图1所示。图1 自动驾驶技术框图 ◆ 传感器技术：摄像头、激光雷达、毫米级雷达等传感器技术融合，识别外界环境； ◆ 高精度定位：运用GPS、GNSS、IMU等技术实现厘米级定位； ◆ AI人工智能：关键技术，充分的利用所得信息进行分析，并决定车辆该如何行驶，算法的核心任务如图2所示； ◆ V2X通信安全：包含汽车和用户信息，对用户的身份验证和给数据加密，依赖5G的大宽带，低延时信息交互； ◆ HIM人机交互：人机交互界面用于人工处理自动驾驶机器人无法处理的情况。图2 自动驾驶AI核心算法任务 ▌ZWS-CAN智慧云助力自动驾驶上述图2所示，自动驾驶通过一系列的核心算法任务后，最终会通过CAN-bus总线来控制车辆ECU工作，所以CAN通讯的质量对自动驾驶车辆的性能影响巨大，同时，CAN通讯情况的反馈帮助优化AI算法。那么，在自动驾驶路试阶段，技术人员如何远程去实时分析车辆运行情况呢？ ▌车载CAN-bus数据记录CANDTU系列自动驾驶车辆在路试阶段遇到问题时，测试人员很难去分析现场出现的状况或者判断车辆运行状态是否良好。通常情况下，通过对车辆CAN报文的分析才可以了解车辆的转速、压力等情况，进而进一步反馈优化AI算法任务。 ZLG致远电子推出CAN网络总线“黑匣子”，我们称之为CANDTU，测试人员可以使用CANDTU记录路试阶段的CAN报文数据，以便对车辆进行整体故障诊断。 CANDTU产品性能如下： ◆ 集成2路或4路符合ISO11898标准的独立CAN通道； ◆ 标配存储介质32G高速SD卡，支持长时间记录、条件记录、预触发记录等多种记录模式，可以进行大数据存储； ◆ 支持ASC、CSV等多种记录数据存储格式转换，方便后期软件分析； ◆ 通过严格的抗震动、抗冲击测试，满足工业用户需求； ◆ 具备2路DI记录和2路DO报警输出； ◆ 支持GPS定位，4G通信实时上传云端，通过手机等终端实时查看汽车定位、仪表、油温油压情况，如图3所示。图3 CANDTU的应用 ▌ZWS-CAN智慧云自动驾驶车辆在路试阶段，测试人员是如果能够实时远程的监控车辆信息，第一时间掌握车辆的信息，那对提高车辆的性能会有很大的帮助。ZLG致远电子提供ZWS-CAN智慧云解决方案，通过CANDTU系列产品的4G通讯连接云端服务器，将CAN报文数据回显复现现场，实现远程监控自动驾驶车辆，进行故障诊断。那么，ZWS-CAN智慧云能够为自动驾驶车辆提供哪些特色服务和功能？接下来做简单介绍。 ▌云端曲线，CAN报文可视化分析 ZWS-CAN智慧云能够实现DBC的可视化分析，结合丰富多彩的图形控件，及时进行CAN（FD）数据的可视化展示，直观分析车辆运行情况，如图4所示能够对信号值进行显示和信号跟踪。图4 CAN报文可视化分析 ▌支持车载UDS诊断用户可以通过ZWS-CAN云端服务器，直接对车辆进行标准的UDS诊断，实现对设备的监控，如图5所示。图5 UDS诊断功能 ▌支持北斗/GPS定位如图6所示，登陆ZWS-CAN云端服务器可以进行地图可视化的定位，实时显示车辆运行速度，对车辆运行轨迹进行记录存储。定位精度在2m左右，对车辆故障分析定位有较高的可信度，结合车辆运行状况，优化AI算法。图6 GPS定位地图 ▌自定义测试脚本 ZWS-CAN云端服务器支持自定义测试脚本，通过编辑器与执行器功能，如图7所示可以进行发送、等待、校验、校验响应等动作，实现对设备的自动化测试，方便用户远程测试车辆性能。图7 自定义测试脚本免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

时间：2020-05-28 关键词：人工智能自动驾驶
自动驾驶技术将会给人们带来很多便利

中国现在绝对是全世界汽车保有量数一数二的大国，但城市交通路况却越来越糟，车多是其中一个原因，但我不认为是造成严重拥堵的主要原因。如果你经常开车并且时刻关注路况的话，就会发现我国大城市中的交通拥堵有很大部分并不是由交通事故产生的，而是道路规划不合理导致的瓶颈和司机本身两个因素，但城市交通规划并不是笔者的专业，而作为一个三年十万公里里程的交通参与者，我想谈谈由驾驶者制造的拥堵。一个人想要驾驶汽车到公路上，必须先取得驾照，这里是第一个问题，我国的驾考内容太简陋。科目一和科目四作为道路交通法规的笔试部分，没有什么问题，熟悉法规是一个合格驾驶员应尽的义务，当然考刷题也能合法通过考试，不过另一个常常约束到人的东西，叫做道德。科目二中包含曲线行驶、倒车入库、侧方停车和坡道起步等项目，作为给新手驾驶员实操车辆场地操作的一个科目来说，这样的项目设置是合理的，但问题出现了，笔试有固定的题库能背答案通过（事实上道路交通安全法是唯一的答案），路考却也有几乎唯一的通过方法。驾校教练对科目考试的指定操作步骤，已经成为通过考试默认方法，包括但不限定于用特定考试车型的车身部位做参照点，指定方向盘操作度数和挡位操作顺序，学员通过熟悉这套操作流程，就能精准地在车道线内完成考试科目，这种感觉，像极了流水线工厂里那些机械而重复劳动的感觉。写到这里，似乎也没有细写科目三的必要性了，因为科目三也有指定的流程可以“学习”，但最搞笑的是科目三作为路考，大部分情况下学员是不能踩油门的，笔者当年考科目三时特意询问了考官考场允许的最高时速，答曰40，笔者就将车以40kph的最高时速完成了科目三，在超越那些挂二档扔离合滑行的车子时，看起来像飙车一样，这和我在高速上开100超60的车同样感觉。回到流水线工厂，这样人工半自动化的驾考似乎就已经在预示着自动驾驶的到来，工厂有了能够换掉人力的机器人，如果能提高效率和降低成本，这些工人就要失业了，而自动驾驶如果足够成熟，就不再需要驾驶技术参差不齐的司机们了，遗憾的是，全场景自动驾驶也就是L5级是有生之年系列，而L4级目前看来也还需要很多时间，所以我也只能在这里写一篇文章发发牢骚，顺便动员大家积极关注自动驾驶和辅助驾驶。人是懒惰的，总有些人懒得记法律懒得好好学车，遗憾的是开车是一件会影响周围人的生命安全的事情，所以在这种事情上偷懒，已经造成了很多无法挽回的损失了，如果要具体一点，那些事故的车体和人体都不再完整，如果还有生命，那只能对同样不完整的下半生表示惋惜。对汽车这个几吨重的大铁陀没有敬畏之心，也不多加思考和实践，就急着享受现代科技带来的效率与便捷。所以，为什么不一步到位，连车都不用自己开了呢，只移动，不操控，多么省心省力的一件事情。所以我们需要自动驾驶，十分需要。

时间：2020-05-28 关键词：汽车电子自动驾驶
新型的送货机器人怎样才能工作好

一个新的最后一英里交付机器人很快将上街。如果它的创造者有自己的方式，它也将采取自行车道。Refraction AI是一款名为REV-1的低成本轻型交付机器人的创造者，它的机器人可以在自行车道和道路肩上进行操作。该公司最近脱离了隐身，是密歇根大学两位教授Matthew Johnson-Roberson和Ram Vasudevan的心血结晶，他们表示他们为最后一英里物流开发了一种更安全，更具成本效益的解决方案。 “我们在尺寸和形状方面创造了自动驾驶汽车的Goldilocks，”RefracTIon的联合创始人兼首席执行官Matthew Johnson-Roberson解释道。“我们的平台重量轻，灵活，速度足以在自行车道和道路上行驶，我们正在应对阻碍或减缓其他AV解决方案的区域恶劣天气模式。” 如果与机器人共用自行车道的想法并不适合你，那么你并不孤单。但创造者，骑自行车者自己看到一个金矿能够使用轻型机器人将本地企业与客户连接起来，这些机器人足够快速以确保交付迅速但速度足够慢以避免大多数自动道路车辆面临的技术和安全挑战。自行车道机器人能够比与行人共用人行道的机器人更快地交付，并且它们比自动送货车便宜得多。使用现成的传感器，玻璃纤维框架和电动自行车组件，三轮REV-1的制造价格低于5000美元。虽然许多最后一英里的交付机器人看起来像滚动的面包机，但REV-1高5英尺，长4.5英尺，宽30英寸，大约是骑自行车者的尺寸。它重约100磅，速度可达15英里/小时，速度足够灵敏，能够及时交付。但是，创造者很快指出，它足够慢以确保非常短的停止距离。这使得机器人比许多公路竞争对手更加通用。 “我们的车辆在低速行驶时的低整备质量使得部署比其他自动驾驶车辆更安全。例如，我们有5英尺的停车距离，相比典型的45英尺停车距离，相同速度的全尺寸车辆需要避免一场意外，“约翰逊 – 罗伯森继续道。“最后，我们的设计和技术选择，特别是依靠HD-LIDAR上的摄像头，使我们能够运行更经济的平台，从而在成本效率方面为我们带来显着的竞争优势。” 主传感器系统是基于摄像头的，与基于LiDAR的传感器套件相比，可以节省大量成本。该机器人还利用雷达和超声波传感器增加安全性。 “今天的消费者都期望各种类型的按需商品，交付的及时性通常是客户满意度的关键。但公司正在努力寻找一致，可靠和经济的方法来满足这种需求，”Bob Stefanski总经理表示。 eLab Ventures，折射支持者。“RefracTIon在自行车道上使用坚固，体积较小的运输机器人，可以实现更快的技术开发，并且比在人行道上操作的竞争对手拥有更大的服务区域。他们的车辆重量轻，可以比自驾车更安全地部署汽车或大型机器人。市场巨大，特别是在人口密集的地区。“ 折射，一个11人的创业公司，能否说服骑车者分享自行车道是另一回事。许多城市自行车手已经感受到Bird的扩张所带来的压力。

时间：2020-05-28 关键词：机器人 AI 自动驾驶
现在的自动驾驶技术发展到什么地步了

科技在发展，工业造物也是随着万物互联逐渐开启新的纪元。而现在都9012年了，4G开始转型5G。但就好比当年3G转型4G的时候，大多数人并不懂，也无法理解到这4G到来究竟会改变什么？也许你只是觉得网速会更快，流量会不够用，而却无法知道短视频APP的爆火。而现在，5G对于汽车行业来说，5G技术的运用将会使得自动驾驶技术从青涩转变为成熟。目前L2,L3级别的自动驾驶功能对于汽车行业来说并不少见，但对于信号灯的变化、道路交通以及突发事件的响应和处理还不够，可以说整体的发展距离实现真正的自动驾驶技术还有一段路要走。而在5G技术大范围的成熟运用之后，也将进一步提升地图的精确程度，整体的误差会更小。同时依托于高效率传输、低延迟响应以及物联网的特点，每台车辆以及周边的物体都将不再是一个单独的单位，它们将会通过5G网络进行连接实时上传到云端并进行实时的计算，以此在高精度的地图上进行车辆位置、信号灯变化以及GPS路径导航等，实现真正的自动驾驶。所以，作为5G的商用元年，今年甚至也能说是实现自动驾驶的元年。虽然，有人会说，自动驾驶汽车技术已投入数十亿美元，取得了惊人的进步，并且悲惨地提醒我们还需要走多远。事实上是，没有任何公司能够在任何条件下，在任何道路上提供完全自主驾驶系统，除开人工监督。目前，您可以看到自动驾驶行业分为两大阵营：那些正在引入非常有限的公共消费技术的公司，以及那些在非常有限的环境下推出几乎完全自主技术的公司。关于自动驾驶，自主汽车是按照自主级别来分的一级简单的驾驶功能：1级 - 简单驾驶员功能的计算机辅助（巡航控制，ABS，稳定控制）自动驾驶汽车2级部分自动化 2级 - 在有限的情况下一次部分自动化一个功能（自动紧急制动）。我们中的一些人记得这是最先进的自主汽车3级现状同步驾驶功能 3级 - 计算机处理两个或更多同时驾驶功能，例如巡航控制和车道保持（当前状态公开）自动驾驶汽车4级主要是自动驾驶功能 4级 - 大多数驾驶功能自动化，只有在特殊情况下才需要人。自动驾驶汽车5级全自动驾驶功能总的来说，自动驾驶目前的研发方向以及实行原理是每个自动驾驶系统都建立在一整套软件和一系列传感器之上。机器接受信息需通过激光雷达投影仪，雷达和超声波传感器共同协作，创造了一个自动驾驶汽车能够使用1并自己进行导航的世界地图。大多数的公司都依赖于激光雷达+雷达+相机+超声波的相同基础技术。

时间：2020-05-28 关键词： 5G 自动驾驶
百度实现L4级自动驾驶自主泊车场景

自主泊车的落地是L4级别自动驾驶的延伸。可以说自主泊车功能在硬件层面成本不再是问题，但这需要技术的积累。以百度Apollo的Valet Parking为例，不同于自动泊车，搭载自主泊车的汽车可以实现远程召唤、自动排队、自动找车位、自主泊车等主要功能，从而极大提升用户用车及出行体验。在技术能力方面，跨层泊车、智能绕行、避让车辆行人等功能需要L4级别自动驾驶的技术积累，而自动倒车入库是自动泊车的一部分，在传感器配置方面则属于L3级别自动驾驶传感器配置。这说明使用有限的传感器配置完成自主泊车并不是一件易事。作为智能驾驶时代的技术创新产物，百度Apollo Valet Parking自主泊车方案利用百度独有的车云图场一体解决方案以及云和高精地图优势，实现了智能泊车场端改造的最佳性价比。车端百度通过车规级传感器可以实现车辆的中、近环境感知、轨迹规划和车辆控制，加之百度云和百度的数据积累经验及大数据分析能力，百度高精地图在国内多家OEM测试通过率100%，相对精度为0.1 ~ 0.2米，冗余率/遗漏率仅为0.01%，从而实现自主泊车巡航精度和高安全。这一能力也是百度实现L3级别自动驾驶技术中的重要一环。值得一提的是，相比其他家自主泊车解决方案，百度Apollo Valet Parking自主泊车方案中还搭载了行业首创专业车载平台ACU-Advanced，适配百度PaddlePaddle深度学习框架，最多支持8路摄像头、12路超声波雷达。与此同时，该平台为100%车规级元器件，通过实际验证后符合抗冲击振动、耐电磁干扰能力，搭载的主力芯片ZU5FPGA能满足零下45到85度工作环境。目前，搭载百度Apollo Valet Parking自主泊车方案的车辆已经在百度大厦和百度科技园两点开启通勤运营。根据现场实际体验，使用者可以通过手机APP远程召唤车辆，汽车远程启动，自动开出地库，找到车主。不过，该车运营的停车场与行驶的路段并不是简单并不算是一个场景较简单的停车场，其场景复杂程度不亚于L4级别自动驾驶面临的场景。这条运营路线中存在有乱堆的杂货、穿梭的行人以及乱停放的车辆。这里面重点说一下遇到的三种状况：乱停车卸货的人、突然跑出的行人以及拥堵路段。在车辆行进的前方，首先遇到的是乱停车卸货的人，在距离此人3米左右时该车发现停放的车辆并且准确判断，此时，车辆稳定停下等待。第二种状况：突然跑出的行人，当有行人从车辆左右前方突然跑出，车辆会根据行人跑出的路径及时发出刹车动作。第三种状况：当车辆从停车场出来行驶到公共路段，此时该车面对的场景相当于L4级别自动驾驶场景，在车流、人流较多的路段，该车能够稳定跟随前车行驶，并且保障车辆与车辆、车辆与行人之间的距离。最后，控制系统会控制车辆的行驶状态，按照感知系统对停车场的描绘、规划系统对车辆行驶路线的规划，让车辆顺利地开到空车位前，自动停车入库。据介绍，在自主泊车的过程中，还可以识别小孩、地锁、车辆、锥形桶等细分障碍物。可以说，百度Apollo Valet Parking自主泊车方案可实现厘米级定位最大化车端智能，基于高精地图和视觉AI，自主泊车可以保障10cm精度定位和巡航。与此同时，依托百度高精度地图的优势，在考验L3级别自动驾驶能力重要的一个因素上下匝道中，搭载百度L3级别自动驾驶解决方案的车辆也演示了一把上下匝道的能力。其实对于体验如何，真实感受是和正常有驾驶员驾驶车辆上下匝道没有太多的区别，只能说乘坐感受舒适，特别是拐弯、换道时车辆运动十分平滑，乘坐的整体体验和“熟练司机”并无差别。从L4级别自动驾驶到L3级别自动驾驶再到自主泊车方案，百度的打法一是从上到下实现技术积累，二是，顺应商业化需求。现在看来，根据麦肯锡的预测，中国未来很可能成为全球最大的自动驾驶市场，2030年自动驾驶乘用车将达到800万辆，这里需要注意的是随着L2、L3级别自动驾驶以及自主泊车的普及，中国将会有越来越多的消费者提前享受到智能驾驶辅助系统带来的优势。不过，对于B端C端用户来说，一款好的产品除了极具性价比之外，另一方面就是事故率与可靠性。当下，大多数企业用PPT演示的方法来说自主泊车方案具备的某些功能已经不具备一定的说服力，一款的好的产品应该是敢于面向大众消费者。此时的百度已经具备十足的L3、L4级别自动驾驶以及自主泊车的技术能力，大规模实现商业化只是时间问题。

时间：2020-05-28 关键词：百度自动驾驶
Waymo宣布再融资7.5亿美元首轮外部融资金额增至30亿美元

5月13日消息，据国外媒体报道，Waymo是谷歌母公司Alphabet旗下研发自动驾驶技术的厂商，也是目前在自动驾驶领域走在行业前列的厂商。 Waymo自动驾驶汽车测试车走在行业前列的Waymo，在资本市场也非常受欢迎，在3月份进行的首轮外部融资中，就筹集到了22.5亿美元的资金。而在当地时间周二，Waymo宣布他们延长了首轮外部融资，又筹集到了7.5亿美元的资金，首轮融资也就扩大到了30亿美元。 Waymo公布的新信息还显示，他们新筹集的7.5亿美元资金，来自三家投资方，分别是T. Rowe Price Associates、Perry Creek资本和富达管理研究公司，但Waymo并未披露他们各方的投资额。 Waymo是由谷歌自动驾驶项目发展而来，最初成立于2009年的1月份，在2016年的12月份成为了一家独立的公司，经过十多年的发展，Waymo的自动驾驶技术已是行业领先，已在亚利桑那州的凤凰城推出了自动驾驶出租车服务Waymo One。虽然Waymo在自动驾驶领域行业领先，但自动驾驶汽车还需要很长时间才能大量普及，Waymo CEO约翰·科拉菲克(John Krafcik)在2018年的夏天就曾公开表示，动驾驶汽车普及所需要的时间，仍会长的超乎想象，这也就意味着他们需要持续投入大量资金，继续进行相关的研发。

时间：2020-05-28 关键词：自动驾驶 waymo自动驾驶 waymo融资 waymo融资30亿美元
5G网络将为汽车行业带来颠覆性的改变

继宣布成为首家与中国联通达成5G移动网络服务的国际整车制造商、与四维图新开展高精度地图合作后，近日，宝马（中国）与腾讯又在“2019宝马集团中国创新日”上宣布，将在今年内建成“高性能数据驱动开发平台”。至此，宝马抢先在中国市场针对5G、高精地图和基础平台这三个自动驾驶关键领域完成初步布局。如宝马集团大中华区总裁兼首席执行官高乐所说：“5G移动通信技术对正处于数字化转型的汽车行业的影响将无可估量。无论是自动驾驶、还是车载互联，一切以数据为基础的业务都将进入新的发展阶段。” 汽车和信息通信技术迎来深度融合随着我国5G牌照的发放，智能网联汽车再次成为焦点，欢欣鼓舞的不仅仅是致力于自动驾驶技术研发的企业和团队。华为轮值董事长徐直军说：“随着汽车和信息通信技术的深度融合，智能网联电动汽车成为人类社会新的革命性发展引擎，其影响远远超出两个行业本身。” 往长远了想象，高速率、低时延、大带宽的5G感知的不仅是车和路，而是整个连接的世界，万事万物皆被俘获、研究、处理，这或许是多个国家为什么如此看重5G主导权的重要原因。汽车行业普遍认为5G是实现高级别自动驾驶技术最重要的基础工具，虽然真正的自动驾驶还在路上，但业界已经看到了研发和测试过程中产生的海量驾驶场景数据，若想真正开启车与周边万物的智慧对话，使更严苛、更复杂、更大数据流量的应用成为可能，5G是基础设施的不二之选。在中国，每台宝马自动驾驶测试车每小时产生的数据多达8TB，相当于每秒产生一部高清电影。这一级别的数据量现有4G移动网络带宽无法满足，5G的到来使这一问题迎刃而解。全国政协副主席、中国科学技术协会主席万钢指出，智能网联汽车、自动驾驶未来可促进交通方式转型，更需要车载平台、网联信息、基础设施全面升级，多学科、产学研用协同创新。今后需加强标准、道路法规、技术协同提速发展智能网联汽车。工业和信息化部部长苗圩表示，工信部正在加强顶层设计、坚持创新驱动、完善标准规范、推动测试应用，目前出台了一系列指导性文件，搭建了跨领域的产学研用协同创新平台，加快了国家标准体系建设，建设了上海、重庆、北京等地的测试示范区，推动智能网联汽车的发展环境日趋完善。中国的坚持影响了跨国车企的战略不久前在海南博鳌召开的2019世界新能源汽车大会上，一组数据被多次提及：截至2018年底，全球新能源汽车累计销量突破564万辆，中国占比达52.8%，连续4年居世界首位。据麦肯锡数据，20年内中国交通面貌或将焕然一新。中国主要高速公路已经建设26.6万个充电站，比欧洲和美国加起来还多43%。到2040年，55%的乘客里程将用于电动汽车、自动驾驶汽车和共享汽车；到2025年，20%新售车辆将是电动汽车。随着汽车行业转向电动汽车和自动驾驶汽车，中国很可能仍将占据主导地位。过去几年，我国对新能源汽车，特别是在纯电动汽车上的引导、扶持，取得了令世人瞩目的成果，无论市场规模还是技术创新都处于世界领先位置。今年1—5月，全球新能源车企销量排行前十名的车企，中国占五席，比亚迪、北汽、上汽、吉利、长城榜上有名。专家认为，中国在汽车领域的发展和成绩，为智能网联汽车的到来奠定了基础；而5G的助力，为交通方式的转型创造了更为便捷的条件。与此同时，中国对电动汽车的坚持，很大程度上影响甚至改变了跨国车企的全球战略。如宝马集团董事长科鲁格所说：“中国政府正在积极推动电气化进程，推动了全球汽车行业的转变。” “新能源汽车作为科技创新与产业升级的标志性产品，作为跨界融合的关键节点，迎来全新的发展时代。”工业和信息化部副部长辛国斌介绍，工信部正牵头推进“新能源汽车产业发展规划2021—2035年”编制工作，考虑从降低资源消耗强度和改善生态环境为导向，激发企业自主创新动力和活力，形成新能源汽车技术创新推广应用与环境资源社会运行的良好循环。中国是宝马5G时代未来出行技术研发的先锋阵地，2020年纯电动BMW iX3将在中国沈阳工厂投产并出口到全球各地。科鲁格说：“电动出行更像一场马拉松，而不是短跑冲刺。向用户提供安全可靠的产品，需要一个长期稳定且可预测的政策框架。持续的新能源汽车鼓励政策和基础设施的建设，是确保新能源汽车可持续发展的关键。创新而灵活的立法对于培育先进技术至关重要。” “全球汽车产业正进入百年未遇的大变革。”万钢表示，电动化、智能化、共享化在新一轮科技革命背景下孕育新生、纷至沓来，推动汽车产业的能源动力、生产运行、销售使用的全面变革，以前所未有的速度、深度、广度改变着全球汽车产业。自动驾驶不仅需要车辆安全性背书 5G将使汽车首先成为手机之外最重要的智能终端甚至中枢之一，它所带来的挑战也前所未有地突出。比如，交通管理方式的重造、人车路物安全的综合考量、开放标准的跟进、产业生态的升级等。 “过去是病毒感染了你的电脑，到5G时代，病毒有可能感染正在行驶的汽车，感染正在使用的智能家居设备。”亚信集团董事长田溯宁曾呼吁各界在享受5G红利的同时，采取措施预防“灾难”的发生。但是，在这些问题出现之前，人类和自动驾驶的最初“磨合”已开始出现各种问题，让业界对自动驾驶安全的关注点从热衷于技术讨论转向对人类驾驶员行为的研究。去年12月，英特尔子公司Mobileye与上海锦山汽车客运有限公司达成战略合作，20辆公交车安装了Mobileye神盾防御探测系统（Shield+）。Mobileye全球副总裁兼副总经理Lior Sethon说：“这套系统不断分析驾驶环境，识别包括其他车辆、行人、骑行人和摩托车人在内的碰撞危险，在必要时发出声音和视觉警报，以帮助司机避免或减轻碰撞。” 这次合作的重要意义在于，5G无疑将为汽车行业带来颠覆性的改变，而技术与驾驶者需要协同升级以应对5G背景下的变化。智慧城市的建设者们虽然乐于迎接5G环境下自动驾驶明天的到来，但他们需要的不仅是车辆安全性能的背书。如浙江吉利控股集团董事长李书福所说：“智能网联汽车的核心是智能，本质仍是汽车，通讯网联基础设施一定要以确保交通安全为前提。” 本月初，在2019年百度AI开发者大会上，集结了自动驾驶领域半壁江山的11家企业联合发布《自动驾驶安全第一》白皮书。按照百度智能汽车事业部总经理顾维灏的说法，这部全球第一份全产业链参与的自动驾驶安全文件，全面涵盖功能安全、预期功能安全、信息安全、测试与验证等相关领域。事实上，除了5G网络，现实世界的多变性才是自动驾驶真正的挑战，仅确保自动驾驶汽车按设计的方式运行远远不够。

时间：2020-05-28 关键词：华为中国联通 5G 自动驾驶
随着人工智能的发展它将会拥有思想

如今人工智能这个话题被人们所关注，人们抱着好奇的心态去看。的确，智能给人带来了太多的想象。就像手机有智能和没有智能的区别。没有智能的手机，它就是只提供短信，电话。非常简单操作。而在智能手机中却有更多的功能，智能代表着可以和人进行交互。可以玩高清大型的游戏、看着电视剧。如今的一切在手机刚诞生的时代，是多么的科幻。任何与人工智能牵扯来关系，它一定会引起很多人的兴趣。技术的发展是需要世界积累的，纵观人类科技历史，也不过一俩百年的历史。人工智能从1956年被人一群对未来有幻想的科学家提出。伴随着计算机诞生，人工智能更是有了明确的目标，那就是让计算机能够像人一样思考。如今的人工智能，并不能算真正意义上的智能，它的一切运行规则都是已经设置好的特定的代码。也就说，超过代码的行为是无法被理解的。但是这也有个好处，那就是规律性的行为，被代码化，从而减少人类的工作。比如飞机的自动驾驶，机长负责起飞，降落等重要环节。在飞行的过程中，执行自动飞行程序。航线是已知安全的和有很多航班飞过的。这大大减少来机组成员的工作量。当前的自动驾驶也是人工智能的实际应用，特斯拉的无人驾驶吸引着很多想尝鲜的人。无人驾驶通过识别道路的标识和周围的汽车反馈过来的数据，从而调节车速。理论上如同科幻片一样，随意自如。但是无人驾驶还是处在起步阶段，有很多地方不完善。道路的周围情况往往是复杂，难以预计的，这就导致来一些车祸。技术是有意义的，也是一种发展趋势。能让人类变得轻松，就有发展的空间。人工智能的另一个方向就是各种类型的识别。之前的苹果公司推出来指纹识别，这技术在一些安全领域是已经应用了，但是它没有广泛使用起来。苹果让它更接近普通人。但是指纹识别并怎么安全，有心人，完全可以拷贝克隆出指纹用于手机的解锁。当下最火的莫过于人脸识别，不需要输入密码，看一眼，就能通过技术判断出人是不是与预留的图像对应上。其实对于人脸识别的研究也有近50年，只到最近几年克服来一切问题，才广泛应用与生活中。或许在未来中，出于安全的考虑，会进行血液DNA检验。这是在其他技术上更深一层次的应用。如今的人工智能包含的范围太广泛，每一个分支的实际应用了，都可以说是人工智能。但是人工智能的最终目的是思想上的智能，他会产生思想，而不是当前的代码运行。未来让我们拭目以待！

时间：2020-05-28 关键词：人脸识别自动驾驶
美国将在自动驾驶汽车技术标准落后于中国高通发出担忧提示

7月31日消息，据外媒报道，芯片巨头高通公司(Qualcomm)表示，中国计划标准化使用5G技术实现车辆间通信，这可能导致美国在自动驾驶汽车商业化方面落后。高通高级副总裁帕特里克·利特尔(Patrick Little)在接受采访时表示，中国将“比我们更快地拯救数百人甚至数千人的生命，因为我们正在摸索，以确定哪种技术标准最适合西方世界的长期路线图。如果我们能够制定通用标准，就可以更快地部署它，节省大量资金和时间。” 利特尔的言论是高通和100多家公司努力推动全球监管机构采用名为C-V2X标准努力的一部分，C-V2X是一种将在5G上运行的移动车联网标准。这项技术将使车辆和基础设施能够相互传送实时交通数据，并减少事故。许多公司正在纷纷表态支持基于Wi-Fi的标准，并寻求进入汽车电子数据传输市场。市场研究机构IHS Markit估计，到2025年，这个市场将增长到92亿美元。虽然高通宣称其支持的标准更快更可靠，但包括顶级汽车芯片制造商恩智浦半导体(NXP Semductors NV)在内的公司认为，现有的基于Wi-Fi的技术Dsrc已经足够好了。Dsrc的其他支持者包括通用汽车公司、大众汽车公司以及本田汽车公司。恩智浦总裁库尔特·西弗斯(Kurt Sievers)在接受采访时表示：“重要的是，Dsrc技术是当前可用的，且经过了证明，它已经驾驶和测试了数百万公里。” 在这两个标准之间做出选择，只是让自动驾驶汽车成为现实所涉及的难题中的一部分。中国在道路上测试自动驾驶汽车方面落后于美国多年，Alphabet旗下Waymo等公司仅在美国加州就记录了数百万公里的测试里程。尽管如此，中国仍然是世界上最大的汽车市场，并发出了一个明确的信号，即它将接受C-V2X标准。去年10月份，中国宣布了使用该标准的计划，并专门为联网汽车预留了无线电波。这促使2016年9月成立的5G汽车协会预测，中国将成为支持C-V2X标准的汽车上路的首个国家。福特汽车公司和拜腾汽车公司已经披露了制造采用该标准的汽车计划。在美国，特朗普政府还没有决定支持哪个标准。欧盟委员会准备支持Dsrc，但该提案在7月份遭到成员国否决。在亚洲其他地方，日本正计划将频谱分配给Dsrc，韩国打算为这两种标准预留电波。有媒体在4月份分析道，Dsrc根深蒂固的地位将阻碍C-V2X在未来三年内在中国以外的地方采用。但分析师表示，从长期来看，美国、韩国和日本可能会转向C-V2X，因为这些国家会积极部署5G网络。改善道路安全的前景是监管机构加快决策的主要动力。密歇根大学交通研究所去年估计，如果联邦政府今年选择一项技术，美国在3年内可以避免多达810万起车祸和4.4万人死亡。本文来自腾讯科技，本文作为转载分享。

时间：2020-05-28 关键词： 5G 自动驾驶 uber c-v2x
自动驾驶汽车标准化方面中国处于领先地位

高通公司(Qualcomm)表示，在中国标准化使用5G技术实现车辆间通信后，美国未来将在自动驾驶汽车商业化方面落后于中国。据悉，高通同100多家公司采纳一种名为C-V2X的标准，这是一种将在5G上运行的移动车联网标准，该项技术可以使车辆和基础设施能够相互传送实时交通数据，还能减少事故。据5G汽车协会预测，中国将成为支持C-V2X标准的汽车上路的首个国家。对此，高通高级副总裁Patrick Little在接受采访时表示，中国将“比我们更快地拯救数百人甚至数千人的生命，因为我们正在摸索，以确定哪种技术标准最适合西方世界的长期路线图。如果我们能够制定通用标准，就可以更快地部署它，节省大量资金和时间。” 值得一提的是，高通公司已围绕5G做了大量的研究工作，今年2月22日，高通在MWC上推出了3GPP NR的首个原型设备。2月26日，高通还与超过20家全球移动行业领先合作伙伴共同宣布支持一个加速5G新空口的工作计划提案，加速5G技术的落地。

时间：2020-05-28 关键词：高通自动驾驶
自动驾驶汽车未来将是一个7万亿美元的产业

在20世纪60年代，它是塑料。在20世纪90年代，它是电子商务。在20世纪40年代，世界上许多推动者和振动者可能会致力于自动驾驶汽车 - 至少根据一项新研究。这项研究被称为“ 加速未来：新兴客运经济的经济影响”。正如你可能从标题中猜到的那样，它涉及汽车行业迫在眉睫的革命：从私人汽车所有权转向需求乘车*。该研究由Strategy Analytics的市场观察员进行，他们回顾了乘坐共享和汽车共享的当前趋势; 现有和新兴技术; 以及这些趋势和技术成为主流的速度。以下是该研究的一些主要内容：到2035年，自动驾驶车辆将在全球范围内广泛部署。到2050年，它们可能占所有销售汽车的一半。自驾车车辆将形成万亿$ 7行业到2050年：在这笔款项中，超过3.7万亿美元将由那些放弃汽车并选择依赖移动服务的人们推动，如今天的Lyft和优步。另外3万亿美元将来自商业产品，如运输和快递服务。剩余的3000亿美元将包括新的和新兴的服务 - 我们今天无法完全想象的产品。虽然自动驾驶汽车无疑会给汽车行业带来很大的压力，但它们将为公众带来巨大的利益，包括：更少的事故：最保守的估计表明，自动驾驶车辆将在2035年至2045年之间防止585,000例道路车辆死亡。减少政府支出：更安全的道路将帮助政府在2035年至2045年之间为公共安全计划节省2340亿美元。减少城市拥堵：在2035年至2045年之间，旅行者将减少2.5亿小时的交通堵塞时间，提供更多的空闲时间，并可能提高工人的生产力。是什么推动了乘客经济的转变?Strategy AnalyTIcs确定了四个关键因素：连接性：虽然我们现在可能会谈论很多关于与互联网脱节的事实，但事实上，我们的生活越来越多地生活在网上。这正在促进我们思考工作，家庭生活，家庭，友谊，教育等方式的范式转变。生活在云端，我们变得越来越移动，不那么扎根于一个地方。作为其延伸，我们可以更加舒适地放弃传统车辆并按需订购。城市化：到2050年，世界上至少有三分之二的人口将居住在城市中心。城市将变得越来越拥挤，生活成本将飙升。除此之外，许多城市将拥有完善的公共交通系统，私人车辆所有权的需求将减少。移动性即服务：许多人已经每周(如果不是每天)使用像Lyft和Uber这样的乘车共享服务。这些网络的强度和受欢迎程度在未来可能会增加 - 我们认为这些网络是汽车拥有的可行替代方案。监管：正如我们在巴黎和伦敦等地看到的那样，许多城市正试图解决汽车造成的诸多问题，包括拥堵和污染。结果，他们开始限制城镇某些地区的车辆通行。展望未来，这可能成为全球城市的常态，自动乘车共享服务可以弥补这一缺陷。这项研究是否完美?当然不是 - 但话说回来，任何像这样的预测分析都可以在现场进行吗?然而，有趣的是，最近的一些数据显示转向乘客经济已经开始。

时间：2020-05-28 关键词：自动驾驶智能汽车
StradVision发布最新自动驾驶摄像头技术

日前，软件供应商StradVision发布了高级自动驾驶摄像头技术。公司透露，他们已经开发完成了基于摄像头的SVNet软件，这个软件可以运行在自动驾驶汽车的芯片组上，从而使自动驾驶汽车的成本得到显著的降低。 SVNet软件具备实时提示反馈、盲点监测等功能，并且在可能发生事故之前对驾驶员进行提醒，从而避免碰撞事故的发生。此外，这个软件还能够实现车道监测、突然的车道变化和车辆速度监测等功能。StradVision表示，即使在光线和天气条件不佳的情况下，这些功能依然可以使用。此外，StradVision还在一份新闻稿中表示，他们正在对传感器融合技术进行优化，利用摄像头和激光雷达传感器生成更丰富的道路数据，从而让车辆更好的识别道路上的物体，而路障识别正是实现自动驾驶的关键技术之一。截止到目前，StradVision已经在中国、日本和德国市场进行拓展。该公司表示，他们当前的计划是在美国和印度市场得到同样的发展。 StradVision指出，他们所提供的技术能够让自动驾驶车辆中的驾驶辅助系统（ADAS）实现更高水平的安全性、准确性和便利性。此前这家公司获得了多家企业的投资，包括LG电子和现代汽车公司。公司还表示，不久后运行该公司深度学习软件的自动驾驶车辆将会进入中国市场。 StradVision透露，他们当前正在与汽车OEM以及一级供应商进行合作，共同开发安全性系统，例如通过前置摄像头让车辆采取自动紧急制动、通过后置摄像头让车辆实现盲点监测等系统。未来，他们的软件还可以为自动代客泊车系统的开发提供帮助。

时间：2020-05-28 关键词： AI 自动驾驶
Navitas受邀“上汽大众”路演创新型氮化镓技术脱颖而出

　　氮化镓GaN功率IC为电动汽车和混合动力车提供显著的尺寸和效率优势。　　加利福尼亚州EL SEGUNDO—（PRWeb） – Navitas Semiconductor纳微半导体今天宣布受邀参加上汽大众站“Winnovation：Wins In InnovaTIon”路演，该路演于2019年6月28日举行，由上海国际汽车城主办。路演重点关注汽车行业的四个新兴领域：人工智能（AI），网络集成，新能源和信息共享。历经两个月三轮审查，14个项目团队被选出并分为五组：自动驾驶，智能网络，新能源汽车，产品优化和用户体验优化。　　Navitas Semiconductor的创新型氮化镓（GaN）技术团队在数百家竞争对手中脱颖而出，并与上汽大众总部的汽车专家和工程师进行了技术讨论。Navitas Semiconductor纳微半导体（中国）区总经理查莹杰（Charles ZHA）表示：“非常感谢上汽大众和上海汽车城的邀请。通过此次活动，Navitas有机会与SAIC大众汽车技术专家就新能源汽车的发展趋势进行沟通，并展示了Navitas的GaNFast技术。　　在WinnovaTIon路演中，Navitas Semiconductor纳微半导体应用工程师李宾（Bin LI）博士介绍了用于电动汽车和混合动力车的车载充电器（OBC）和DC-DC转换器技术：“GaN FET，GaN驱动和GaN逻辑的集成使工程师可以更轻松地通过简单的EMI解决方案进行高频功率转换，同时新的热优化可实现更高功率的设计。使用GaNFast技术，可将能量损耗降低30％，同时开关速度提高3-5倍，减小30％的尺寸和重量，使得车辆实现更快的速度和更长的里程。

时间：2020-05-28 关键词：自动驾驶氮化镓 navitas
全球汽车企业争相布局5G自动驾驶

谈及自动驾驶，老百姓早已不再陌生。而伴随5G时代来袭，全球车企更是“火力全开”。7月26日，长安汽车与中汽研、中国大唐电信等打造的国内首个5G自动驾驶公共服务平台暨5G自动驾驶开放道路场景示范运营基地正式启用。近期，丰田绑定Uber，雷诺日产、FCA、捷豹路虎均牵手谷歌Waymo，宝马则牵手英特尔、三星与现代等，纷纷组建了自动驾驶联盟。谷歌、英特尔、华为等科技公司中的巨头，成了车企眼中的“唐僧肉”，纷纷“哄抢”。据介绍，刚刚启用的5G自动驾驶开放道路场景示范运营基地，具有重庆典型特色的弯道、立交、异形路口等道路环境，不仅覆盖了5G自动驾驶开放道路全场景，是全国首个全网互联混合车辆示范区，还拥有首个自动驾驶专用车库和全程代客泊车、支持自动充电等。作为首个入驻的车企，长安汽车将提供由逸动EV改制的新一代L4级自动驾驶运营，运营长度4.3km，全程设置9个站点，让用户亲身感受5G时代下的智慧出行体验。相较于此前L4级自动驾驶汽车均是在封闭道路上行驶而言，新基地采用的长安逸动EV自动驾驶车辆，在感知范围和精度、计算平台运算能力、决策规范控制性能等方面均实现大幅提升。用户只需通过手机APP一键操作，即可在Robo Taxi模式(无人出租车)下约车，或是召唤绑定的私家车，在到达目的地后，车辆可自动寻找停车位泊车。在现场体验拟人化行车模式行车过程中，汽车系统可以自动、平顺地处理会车、跟车、变道、转弯、掉头、避撞、绕障、过红绿灯等状况，与真人开车几乎没有区别。早在2016年，长安汽车在美国密歇根加入MTC，深入智能互联汽车前沿技术开发一线，利用其资源，为长安智能网联汽车的测试和示范提供“土壤”。随后，这也为其赢得了华为、360公司、高德导航、科大讯飞、清华大学等世界一流的互联网企业、高校院所组成的“智脑”。不只是长安汽车。如今，对智能驾驶汽车的追逐，早已不是传统车企的“独角戏”。尤其是步入2019年下半年到2020年这一自动驾驶技术落地的关键“赛点”，众多传统车企巨头更是频频与科研机构、软件公司、互联网巨头等亲密接触，争分夺秒投入这场“酣战”。据报道，近日沃尔沃也通过旗下风险投资机构—— 沃尔沃汽车科技基金，对MDGo和Uveye两家以色列科技初创公司进行了投资，借助其在人工智能、计算机视觉、云平台等技术，以提升出厂汽车的品质及交通事故发生时受伤人员的救治水平。Uber作为完整的自动驾驶软件技术供应商之一，也收获了丰田在2016年、2018年和2019年的多次投资，总金额近10亿美元。时间推至更早，还有小康牵手阿里巴巴开启汽车智能领域的深度合作，雷诺日产-Waymo、宝马–英特尔等成立的自动驾驶联盟。上汽、东风、比亚迪、恒大国能与AutoX形成结盟关系，百度也拉上一汽、吉利、金龙形成了Apollo联盟。据不完全统计，近日腾讯与宝马、长城、东风、吉利控股的亿咖通科技在不到30天时间达成合作关系后，已累计牵手了21家车企；谷歌旗下的Waymo与不下5家车企进行过自动驾驶领域的布局……一时间，传统车企与科技公司的“联姻”之频繁，让业界人士感叹科技公司“不够用”了。据美国联合市场研究机构预测，从2019到2026年，全球自动驾驶汽车市场价值增幅将近10倍。知名咨询公司罗兰贝格也称，到2030年，仅无人驾驶出租车的全球收入将逾1.7万亿美元。然而，业界人士普遍认为，自动驾驶的研发投入动辄以十亿美元起步、其实现周期长达10年甚至更久，加之术业有专攻，“注定”自动驾驶汽车不是单个玩家可以轻松玩转的。德勤中国管理咨询合伙人周令坤就曾表示，车企对用户需求、服务体验的把握能力上不及互联网公司；在大数据、云平台、移动端设计等层面，也不是车企的强项。与此同时，成立于2017年、估值30亿人民币、曾创下国内自动驾驶领域单轮融资最高纪录的初创公司Roadstar.ai(星行科技)，今年3月宣告“死亡”。曾估值两亿美元的明星创企Drive.ai，也在今年6月底证实被苹果公司收购。两年前，进入自动驾驶一线阵营的门槛仅为十亿美元左右，时至今日，则已提升至100亿美元左右。在此背景之下，就不难理解传统车企与科技公司的“抱团”之举了。值得注意的是，一些科技公司一边与车企“秀恩爱”，一边却铆足劲攒资本。据外媒报道，欧洲专利局(EPO)2018年12月31日公布的数据显示，目前在欧洲提交的自动驾驶汽车相关专利数量最多的是三星电子公司。据统计，2011~2017年期间，三星电子共拥有624项自动驾驶汽车相关专利；而位居第二的是英特尔公司，拥有590项专利；接下来是高通361项、LG公司348项、德国博世的343项。一直声称自己不会单独造车的华为，则以低调的“供应商”身份，巧妙斡旋在众多车企之间，通过芯片、云计算、5G技术等技术布局汽车圈，并计划2021年推出自动驾驶汽车。一向对汽车规划讳莫如深的苹果，也于近期再次“挖角”特斯拉工程副总裁史蒂夫·麦克马纳斯(Steve MacManus)后，将“造车”野心暴露无遗。

时间：2020-05-27 关键词： 5G 自动驾驶
如今AI技术让列车也可以实现自动驾驶了

据外媒报道，如果计划进展顺利，矿业巨头必和必拓（Rio Tinto）的一列货运列车将于8月份开始在美国科罗拉多州普韦布洛（Pueblo）附近的轨道上试运行。最特别的是，这列火车完全由电脑控制，由最新的人工智能（AI）和传感器技术控制列车在轨道上行驶，而火车上的人类只能充当观察者的角色。据悉，这项试验将在铁路行业最先进试验场77公里长的铁轨上进行。该试验将成为自动驾驶列车技术迈出的一大步。

时间：2020-05-27 关键词： AI 自动驾驶
2019年的自动驾驶发展会是怎样的

自动驾驶汽车正迅速地发展，未来将使用域控制器、人工智能等相关技术，实现准确且明智的决策判断，以朝向全自动化驾驶发展;另外，在自动驾驶汽车产业价值链中，厂商将交叉合作开发，以降低开发成本、增进技术的扩展性;此外，借助新兴商业模式的出现，可为自动驾驶汽车产业带来更多的市场商机。以下将自动驾驶汽车之发展趋势分为服务市场与自动驾驶汽车技术两大类进行说明。一、服务市场发展趋势（一）运输服务自动运输服务的商业模式将兴起，例如：叫车服务、车辆共享服务;此外，另一种新兴模式则是结合自动运输服务与传统公共运输服务的商业模式，例如：接驳服务（Shuttles）、随选服务（On-demand services）、需求反应式运输服务（Demand-Responsive Transit， DRT）。（二）周边服务各产业与车辆、车队合作使用数据数据，提供加值服务，将带来新商机。该服务包含GPS车辆追踪、车队管理与运营、交通流量管理、道路与停车的自动收费、车辆使用的监控与防盗、车载系统的广告与讯息服务。（三）物流服务物流业者、零售商与自动驾驶汽车业者合作，使物流产业生态系统的价值优化。在乡村地区，可提高货物的安全性、生产效率，以及降低成本营运;在都市地区，提供透明化的运输平台，货物具有可追溯性，以及可对运输车辆进行路线导引，并以无人载具进行最后一里运送（Last Mile Delivery）。（四）车辆服务在安全的条件下，借助车辆平台、软件、硬件、服务器之间的连接与合作，提供订制化的操作接口与需求服务。二、自动驾驶汽车技术发展趋势（一）未来自动驾驶车辆平台在系统或电源故障时，提供安全性。该车辆平台包含专为油电混合动力系统、纯电动动力系统设计之动力总成;采用域控制器与集中式计算方式之计算控制系统;具有冗余与备份系统的系统控制驱动器。（二）未来融合传感器技术透过传感器数据的实时整合，实现高效率、高准确性、高可靠性的数据数据处理，再将处理过的数据数据传送回中央微控制器（Microcontroller Unit， MCU），以利进行决策判断。（三）数据数据的储存与计算技术车辆与用户间的连接性、数据的数据量、数据传输的延迟性，皆为影响该技术的关键因素。借助边缘计算与云端计算，可安全快速地存取与处理数据数据，以供决策。（四）测试验证技术借助人工智能（Artificial Intelligence， AI）与机械学习（Machine Learning， ML）来训练自驾系统，进行道路驾驶、事件数据的纪收集与分析、试验场景的评估策划与模拟试验，使该技术的测试与验证过程，达到时间与成本的优化。

时间：2020-05-27 关键词：自动驾驶